Марвин Мински «The Emotion Machine» (хабраперевод, раунд второй)
https://habr.com/ru/post/454238/

​https://habr.com/ru/company/dataart/blog/453888/

🔗 Машинное обучение на максимальной скорости: система Predictive Maintenance за четыре месяца
Автор: Людмила Дежкина, Solution-архитектор, DataArt Около полугода наша команда работает над Predictive Maintenance Platform — системой, которая должна предс...

​Почему каждый Data Scientist должен знать Dask

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Здравствуйте, коллеги!

Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим предложить вам краткий экскурс, который познакомит вас с библиотекой Dask, предназначенной для распараллеливания задач на Python. Надеемся в дальнейшем вернуться к этой теме более основательно
https://habr.com/ru/company/piter/blog/454262/

🔗 Почему каждый Data Scientist должен знать Dask
Здравствуйте, коллеги! Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим...

​What is Wavelet and How We Use It for Data Science

🔗 What is Wavelet and How We Use It for Data Science
Hello, this is my second post for the signal processing topic. For now, I’m interested in learning more about signal processing to…

​A Perceptron of the Artist as a Young Man

🔗 A Perceptron of the Artist as a Young Man
In which a neural network and I enjoy a book together

​Constraints on Symmetries from Holography

🔗 Constraints on Symmetries from Holography
Insights from the AdS/CFT correspondence provide a glimpse of what global kinematical properties of viable quantum theories of gravity might be.

​Future in Machine Learning & Artificial Intelligence

🔗 Future in Machine Learning & Artificial Intelligence
Satya Mishra, co-founder and CTO of Connexio talks to Bhaskar Dutta about the Future in Machine Learning & Artificial Intelligence.

Bhaskar Dutta, is as a Data Scientist at Monsanto, working primarily in Computer Vision, Machine Learning and Deep Learning. He also has extensive background in data engineering and processing technologies. His primary interests are in product innovation, leveraging the recently possible in technology.

Connexio is an online platform that connects student who want to study i

​«Толстый и тонкий» или как я осваивал нейросети
#Искусственныйинтеллект

«Нейросеть» – понятие, известное достаточно давно. В начале двухтысячных, во время учёбы в ВУЗе, я столкнулся с этой любопытной штуковиной. Прочитав научно-популярную литературу по этой теме, я сделал вывод, что это, как минимум, «забавно» и у меня возникла симпатия. И, главным образом, потому, что нейросеть – это «младший брат» нашего человеческого разума.
До 2019 года эти штуковины представлялись мне не более чем просто забавными игрушками, но на фоне вновь возникшего огромного интереса к этой теме, я решил «приглядеться» к ним получше. Скажу сразу, тема распознавания образов никогда меня особо не занимала, да, есть набор «весёлых картинок», нужно что-то определить, или распознать буковки. — Ну и что?!

Нет, гораздо интереснее работать с текстовой информацией. Ведь машины всегда были не особо сильны в «гуманитарном направлении». С этой целью нагораживалась куча предикатов и даже возник целый язык и логика предикатов, но… Этот инструментарий оказался слишком слаб, чтобы реализовать мыслительные способности человеческого разума на другой «элементной базе».
https://habr.com/ru/post/454350/

🔗 «Толстый и тонкий» или как я осваивал нейросети
Часть 1 Введение «Нейросеть» – понятие, известное достаточно давно. В начале двухтысячных, во время учёбы в ВУЗе, я столкнулся с этой любопытной штуковиной. Про...

🎥 WNS Analytics Wizard 2018: прогнозирование повышения работника – Никита Чуркин, Дмитрий Симаков
👁 4 раз ⏳ 1856 сек.
Никита Чуркин и Дмитрий Симаков рассказывают про опыт участия в конкурсе WNS Analytics Wizard 2018. Задача состояла в том, чтобы предсказать, будет ли рекомендован сотрудник к повышению. Никита и Дмитрий впервые заняли призовое место на индийской площадке Analytics Vidhya. Из видео вы сможете узнать про особенности этой площадки, про два решения задачи, генерацию и отбор признаков, подход Дениса Воротынцева (4 место), а также несколько советов по участию в подобных конкурсах.

Узнать о новых тренировках и

​DeepMind AI uses teamwork to defeat human 'Quake III' players

https://www.engadget.com/2019/05/31/deepmind-ai-capture-the-flag/

🔗 DeepMind AI uses teamwork to defeat human 'Quake III' players
DeepMind AI defeated human players in 'Quake III Arena's' capture the flag mode.

​Распознавание эмоций по речи

🔗 Speech Emotion Recognition with Convolution Neural Network
Recognizing Human Emotion from Audio Recording

🎥 Глубокое обучение: первая модель. Набор данных Fashion MNIST. 2019.
👁 4 раз ⏳ 295 сек.
⚡⚡⚡ Интервью с Себастьяном Труном, CEO Udacity

— Итак, мы снова вместе с вами и с нами по-прежнему Себастьян. Мы как раз хотим обсудить полносвязные слои, те самые Dense-слои. Перед этим мне бы хотелось задать один вопрос. Каковы границы и каковы основные препятствия, которые будут стоять на пути развития глубокого обучения и окажут на него наибольшее влияние в ближайшие 10 лет? Всё меняется настолько быстро! Как вы думаете, что будет той самой следующей «большой вещью» (big thing — прорывом)?
— Я бы назва

​A Perceptron of the Artist as a Young Man

🔗 A Perceptron of the Artist as a Young Man
In which a neural network and I enjoy a book together

​The Whole Data Science World in Your Hands

🔗 The Whole Data Science World in Your Hands
Testing MatrixDS capabilities on different languages and tools. If you work with data you have to check this out.

​Snorkel — A Weak Supervision System

🔗 Snorkel — A Weak Supervision System
Today’s powerful models like DNN’s, produce state-of-the-art results on many tasks and they are easier to spin up than ever before (using…

​Optimization with SciPy and application ideas to machine learning

🔗 Optimization with SciPy and application ideas to machine learning
We show how to perform optimization with the most popular scientific analysis package in Python — SciPy and discuss ideas related to ML.

​An Overview of Python’s Datatable package

🔗 An Overview of Python’s Datatable package
Python library for efficient multi-threaded data processing, with the support for out-of-memory datasets.

🎥 GPU Sharing for Machine Learning Workload on Kubernetes - Henry Zhang & Yang Yu, VMware
👁 1 раз ⏳ 2631 сек.
GPU Sharing for Machine Learning Workload on Kubernetes - Henry Zhang & Yang Yu, VMware

Machine learning is becoming more and more popular in the technology world. The community is beginning to leverage Kubernetes to deploy and manage the machine learning workload.

One of the key challenges is to schedule the GPU-intensive workload. The Kubernetes has included GPU support for applications. However, there are some limitations of GPU usage:
1. GPU assignment is exclusive. Containers cannot share GPU reso

🎥 Google Cloud Next 2019 Singapore: Data Engineering and Machine Learning on production with GCP
👁 1 раз ⏳ 1297 сек.
Synopsis: Introduction to 90 Seconds and how GCP services helped us (90 Seconds) productionize machine learning to deliver values directly to business.
We will also share a few examples / case studies / and best practices we have around this topic too.

Event Page: https://www.meetup.com/GCPUGSG/events/258359490/

Recorded By: Allan A. Chua (http://www.pogsdotnet.com/)
Produced by Engineers.SG

Help us caption & translate this video!

https://amara.org/v/pJ7k/

​Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 Multi-Class Text Classification Using PySpark, MLlib & Doc2Vec
How to use Apache Spark MLlib with PySpark for NLP problems and how to simulate Doc2Vec in Spark MLlib